更新时间：2022-11-08 08:20
由于对地观测技术的迅速发展，空间数据的种类和数量增长迅猛，由空间数据反演得到的各种信息日趋膨胀，这些反演结果中的信息不少以软数据的形式出现。
在实际应用中，这些软数据往往与空间插值的目标变量具有一定的相关性，甚至成为控制目标变量空间分布特征的重要因素。 然而，由于这些数据通常表示为非数值形式，在计算和处理上存在着一定困难，以致被传统的插值方法所忽视，从而造成信息浪费。 近来出现的空间软插值方法是一种利用空间软数据作为辅助信息并以改善插值效果的方法，能够较好的处理并利用软数据所隐含的信息，具有较好的应用发展前景。
通常认为空间软数据是指描述对象表现为数值区间、类别等“集合”形式的空间数据，它与空间硬数据之间的本质区别在于：软数据所描述的是“集合”，而硬数据描述的是“具体的数值”。
空间软数据的特点：与硬数据不同，空间软数据描述的对象是“集合”，它具有自身特殊的性质，主要体现在不等性、随机性、定性特征、综合性、复杂性等几个方面。
不等性：软数据不能像硬数据那样可以准确的表达为：空间上某点处的属性值“等于某个数值”，它一般描述成这样的形式：该点的属性属于某类别、大于或者小于某个阈值等。
随机性：由于空间软数据反应的是不等性，描述的是类别或者区间范围，因此从一定意义上来说软数据都可以用“属于某类别”或者“落在某区间”的概率形式来表示。 对于空间上的某点而言，空间软数据表示的实际上就是落在某个阈值区间内的概率、大于或者小于某个阈值的概率等信息。
定性特征：与硬数据相比，软数据往往结合了更多的先验知识、专业认识等信息来对现象进行描述，因此非常适用于表达研究对象的定性信息。
综合性：尽管软数据不能表示具体的数值，但是却包含了硬数据无法表达的综合性信息，而且在很多情况下， 用软数据描述地理对象往往比硬数据更加直观。
复杂性：软数据描述的是“集合”而不是”具体的数值”，这就决定了对软数据与硬数据的处理需要使用不同的方法。 对软数据的处理不能像对硬数据那样直接使用数值计算的方法进行处理，而一般都需要进行“硬化”处理，以便可以像硬数据一样方便的参与模型计算。 因此，如何对软数据进行“硬化”是利用软数据首先要解决的问题，同时这也给软数据的利用带来一定的复杂性。
空间软数据的分类：根据软数据所描述的“集合”边界的确定程度将其划分为确定型和模糊型两类；根据所采用的变量类型是否为类别变量或者序列变量等，可以将软数据分为类别型软数据、序列型软数据等类型。